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基于足绑式惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统被广泛应用于行人导航中,其通过零速修正(ZUPT)算法可对速度估计误差进行较好的补偿,然而其位置误差会随时间发散。针对于此,提出了一种基于室内合作场景智能识别的行人导航算法。通过随机森林算法,对行人在室内平地步行、上楼梯、下楼梯等不同步态进行训练与辨识,并结合室内先验地图对行人导航的结果进行校正。通过实验表明,行人在室内行走1100m时最大定位误差为1.85m(总行程0.17%),相对无场景识别的方法精度提高了6倍,可以有效提高行人导航精度。 相似文献
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针对机载MEMS航姿系统中器件精度低且易受干扰导致其姿态性能降低的问题，提出了一种基于大气/卫星信息辅助的航姿系统融合方案。构建了多源传感信息辅助下的综合航姿系统方案，所设计系统具有多种工作运行模式，可根据传感器可用状态实现滤波器的无缝切换，建立了组合导航系统状态和量测模型，采用Kalman滤波方法实现多源信息的融合与估计，并开展了原理样机的跑车试验。试验结果表明，所设计的融合方案能有效保障航姿系统的可靠性与精度，具有较高的工程应用价值。 相似文献
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